最新企业架构框架:为企业数字化转型
企业数字化转型组织架构

企业数字化转型组织架构设计原则企业数字化转型组织架构的设计应遵循以下原则:1. 支持创新和敏捷性:组织架构应鼓励创新和快速决策,以应对不断变化的市场需求和技术发展。
支持创新和敏捷性:组织架构应鼓励创新和快速决策,以应对不断变化的市场需求和技术发展。
2. 跨部门协作:数字化转型需要各部门之间的紧密合作和协调,组织架构应促进跨部门协作和信息共享。
跨部门协作:数字化转型需要各部门之间的紧密合作和协调,组织架构应促进跨部门协作和信息共享。
3. 扁平化结构:过多的层级和复杂的管道会阻碍快速决策和创新,应采用扁平化的组织架构,减少层级和增强信息流动。
扁平化结构:过多的层级和复杂的管道会阻碍快速决策和创新,应采用扁平化的组织架构,减少层级和增强信息流动。
4. 聚焦客户体验:数字化转型的核心是改善客户体验,组织架构应围绕客户需求和体验设计。
聚焦客户体验:数字化转型的核心是改善客户体验,组织架构应围绕客户需求和体验设计。
5. 资源整合:数字化转型需要整合各种资源,包括人力资源、技术资源和财务资源,组织架构应有利于资源的整合和优化利用。
资源整合:数字化转型需要整合各种资源,包括人力资源、技术资源和财务资源,组织架构应有利于资源的整合和优化利用。
关键要素以下是企业数字化转型组织架构的关键要素:1. 数字化转型领导者:企业应指定一位数字化转型领导者,负责推动整个数字化转型过程,并与高层管理层保持紧密合作。
数字化转型领导者:企业应指定一位数字化转型领导者,负责推动整个数字化转型过程,并与高层管理层保持紧密合作。
2. 数字化转型团队:组建一个专门的团队负责数字化转型的规划和执行,包括数字化专家、技术人员和业务代表。
数字化转型团队:组建一个专门的团队负责数字化转型的规划和执行,包括数字化专家、技术人员和业务代表。
3. 创新实验室:为了促进创新和新技术的应用,企业可以设立创新实验室,提供一个试验和验证的环境。
创新实验室:为了促进创新和新技术的应用,企业可以设立创新实验室,提供一个试验和验证的环境。
企业数字化转型的分析框架和评估模型

企业数字化转型的分析框架和评估模型随着科技的不断发展,数字化已经成为了企业发展的重要趋势。
对于企业来说,数字化转型可以使其更好地应对市场变化和客户需求,提高效率和降低成本,从而取得更大的成功。
但是数字化转型并非一蹴而就的事情,需要企业进行深入的分析和评估,制定出合适的框架和模型,才能更好地实现数字化转型的目标。
一、数字化转型的分析框架数字化转型需要企业从多个方面进行分析和调整,下面是一个常用的数字化转型分析框架:1. 企业愿景和战略:数字化转型的第一步是确定企业愿景和战略,即确立数字化转型的目标和方向。
企业需要考虑数字化转型的意义和价值,以及数字化转型对企业整体战略的影响。
2. 组织结构:数字化转型需要企业的组织结构进行相应的调整,使每个部门和团队的目标和策略与数字化转型相匹配。
企业需要优化结构,降低层级,提高工作效率。
3. 业务流程和流程重定义:数字化转型需要企业重新定义和升级业务流程,建立现代化的信息化系统,以提高业务短板和流程。
4. 人才和文化:数字化转型需要有大量具有数字化素养和技术能力的人才。
在数字化转型的过程中,企业需要培养和引进这样的人才,并建立适合数字化转型的文化氛围。
5. 技术基础设施:数字化转型需要现代化的技术支持。
企业需要建立适合数字化转型的技术基础设施,并持续保持更新。
6. 数据资源:数字化转型需要大量的数据支持。
企业需要建立适合数字化转型的数据资源体系,收集、存储、分析和利用数据,以帮助企业做出更好的决策。
以上是数字化转型的分析框架,企业可以根据自身情况进行补充和调整。
二、数字化转型的评估模型数字化转型需要企业进行评估,以了解数字化转型的成效,下面是一个常用的数字化转型评估模型:1. 关键绩效指标:企业需要设定关键绩效指标(KPI),以衡量数字化转型的效果。
这些指标应该与数字化转型的目标紧密相连,可以包括客户满意度、市场份额、收入和利润等指标。
2. 经济效益评估:数字化转型需要企业进行经济效益评估,以了解数字化转型对企业收入和利润的影响,并帮助企业做出更好的决策。
企业数字化转型的技术架构和系统集成方案

企业数字化转型的技术架构和系统集成方案随着互联网的飞速发展,企业数字化转型已成为一个不可逆转的趋势。
只有通过采用适当的技术架构和系统集成方案,企业才能实现数字化转型,提高运营效率和创新能力。
本文将从多个方面探讨企业数字化转型的技术架构和系统集成方案。
一、云计算和大数据云计算和大数据是企业数字化转型的基石。
通过云计算,企业可以实现资源的弹性伸缩和成本的节约。
同时,通过大数据分析,企业可以从庞大的数据中获取有价值的洞察,帮助企业做出更明智的决策。
二、物联网物联网是实现数字化转型的重要技术之一。
物联网将所有设备和传感器连接起来,实现数据的实时监控和管理。
企业可以通过物联网收集和分析设备数据,提高生产效率和运维管理水平。
三、人工智能人工智能是数字化转型中不可忽视的一环。
通过人工智能技术,企业可以实现自动化和智能化的生产和服务流程。
例如,机器学习可以帮助企业提升预测准确性和个性化推荐的精确度,深度学习可以帮助企业实现自动化的图像和语音识别。
四、边缘计算边缘计算是近年来崛起的一项关键技术。
边缘计算将计算和存储资源放在靠近数据源的设备或节点上,降低数据传输延迟和网络拥堵。
这对于需要实时响应和低延迟的应用非常重要,例如自动驾驶和智能工厂。
五、移动应用移动应用是企业数字化转型的重要组成部分。
通过开发移动应用,企业可以实现随时随地的移动办公,提高员工工作效率和响应速度。
同时,移动应用还可以与其他技术相结合,例如物联网和大数据分析,提供更加智能和便捷的服务。
六、安全与隐私在数字化转型过程中,安全与隐私问题也需要重视。
企业必须保障数据的安全存储和传输,以及用户隐私的保护。
建立健全的安全体系和合规机制,对于企业数字化转型的成功至关重要。
七、系统集成系统集成是企业数字化转型的另一个关键环节。
不同的技术需要能够无缝地协同工作,实现数据的流通和共享。
通过合理的系统集成设计,企业可以更好地管理和利用各种技术资源。
八、创新和开放数字化转型需要持续的创新和开放。
企业数字化转型中的组织架构设计

企业数字化转型中的组织架构设计在当今数字化时代,企业数字化转型已成为趋势,许多企业纷纷投入大量资金和人力物力进行数字化转型。
在此过程中,组织架构设计必须得以优化和重构,以满足数字化转型的需求。
一、数字化转型带来的挑战数字化转型让企业面临前所未有的挑战,主要有以下三个方面:1. 数据管理企业数字化转型之后,数据的产生和管理将变得更加复杂。
企业需要将数据整合、存储和分析,以更好地理解市场需要和客户要求。
应该优化现有的数据管理系统,通过大数据分析、机器学习、人工智能等技术手段,让数据更好地为业务决策服务。
2. 组织架构变革传统的组织架构不适应数字化转型的需要,数字化时代需要打破门槛,让信息流动畅通。
企业实现数字化转型时,需要重新评估和优化组织的架构设计,更好地利用数字技术来提高生产效率和管理效益。
3. 人才需求随着数字化转型的推进,企业需要有合适的人才来支持数字化转型的发展。
在此方面,企业需要建立完备的培训和发展计划,以持续提升员工的技能水平,满足数字化转型所需的技能与能力。
二、数字化转型中的组织架构设计数字化时代的组织架构设计是关键。
以下是几个关键的数字化转型中的组织架构设计问题:1. 职能人员数字化转型需要一支高效的职能团队。
这个团队的任务是在数字化时代中提供支持和帮助,以确保数字化转型的顺利推进。
技术、数学、数据分析和市场营销方面的知识储备是必要的。
2. 项目管理数字化转型要求企业具备项目管理的能力,通过管控项目进度、需求变更和风险,实现数字化转型。
此外,在处理数字化转型过程中,需要建立一个完备的项目管理流程,以保证项目的可持续性和成功性。
3. 数据管理数字化转型使企业在处理数据方面拥有更多的机会,但同时也会带来数据管理方面的挑战。
企业需要开发新的方法、工具和流程,来管理并应用大规模数据,以确保数字化转型的成功。
4. 财务管理数字化转型的代价并不便宜,需要识别和管理风险,依照数字化转型的实际经济效益进行财务管理。
一文了解制造企业数字化转型总体框架

一文了解制造企业数字化转型总体框架制造企业数字化转型是当前企业发展的必然趋势,也是推动企业持续创新和提高竞争力的重要手段。
在数字化转型的过程中,制造企业需要根据自身的实际情况和发展阶段制定相应的总体框架,以实现数字化转型的目标和效果。
以下是一篇关于制造企业数字化转型总体框架的详细介绍:首先,制造企业数字化转型的总体框架包括四个关键要素:战略规划、组织架构、技术支持和文化建设。
这四个要素相互作用、相互支持,共同构成了数字化转型的基本框架,帮助企业实现数字化转型的目标。
在战略规划方面,制造企业需要明确数字化转型的战略目标、发展方向和实施路径,制定相应的数字化转型计划和时间表。
企业需要分析市场需求、竞争对手情况、内部资源和能力,以确定数字化转型的重点和优先发展领域。
在组织架构方面,制造企业需要建立适应数字化转型的组织结构和人员配备,明确各部门的职责和权限,推动数字化转型的顺利实施。
企业需要培养数字化转型的领导者和骨干人才,建立跨部门、跨职能的协作机制,促进信息共享和团队合作。
在技术支持方面,制造企业需要选择合适的数字化技术和工具,建立数字化平台和系统,实现生产、销售、供应链等业务的数字化化和智能化。
企业需要关注新兴技术的发展趋势,不断更新和优化数字化技术,提高生产效率和产品质量,降低成本和风险。
在文化建设方面,制造企业需要倡导数字化转型的理念和精神,树立创新和变革的意识,鼓励员工学习和掌握数字化技能,培养团队协作和持续改进的文化。
企业需要建立开放、包容的文化氛围,鼓励员工提出建设性的意见和建议,共同推动数字化转型的实现。
综上所述,制造企业数字化转型的总体框架是一个系统工程,需要企业全面考虑各个方面的因素,制定整体的战略规划,优化组织架构,引入先进的数字化技术,建设积极的企业文化,全面推动数字化转型的实施和落地。
制造企业应该根据自身的特点和需求,灵活调整和优化数字化转型的总体框架,实现数字化转型的可持续发展和持续创新,提高企业的竞争力和市场地位。
企业数字化转型的组织架构与流程优化

企业数字化转型的组织架构与流程优化企业数字化转型的组织架构与流程优化随着信息技术的快速发展,企业数字化转型已成为当今商业领域的热点。
数字化转型不仅仅是将传统业务迁移到互联网上,更是要从根本上重新思考和优化企业的组织架构与流程。
在这篇文章中,我们将探讨企业数字化转型时,如何进行组织架构的调整和流程的优化,以适应数字化时代的挑战和机遇。
一、组织架构的调整数字化转型对企业的组织架构提出了全新的要求。
传统的分工和层级体系已不能满足今天快速变化的市场环境和数字化业务的需求。
在数字化转型中,企业应考虑以下几个方面的组织架构调整:1. 敏捷的团队协作传统的组织结构通常是以部门为基础,而在数字化时代,企业需要建立敏捷的团队,强调跨部门的协作和合作。
这样可以提高信息的流通和共享,加快决策速度,更好地满足客户需求。
2. 强化数据驱动思维数字化转型离不开数据的支持和应用。
企业应该加强数据治理和数据分析能力,建立数据驱动的决策机制。
同时,也需要在组织架构中设立专门的数据团队,负责数据的采集、清洗和分析,以提供精准的数据支持。
3. 跨界人才的引进数字化转型需要具备多种技能和跨界知识的人才。
传统组织架构中,各个部门往往只专注于自己的领域,难以有效地跨界合作。
数字化转型要求引进具备综合能力和跨界背景的人才,促进各个部门之间的沟通和协作。
二、流程优化数字化转型不仅仅是技术的应用,更是要通过优化流程,提高企业的效率和灵活性。
以下是在数字化转型中,优化流程的一些建议:1. 自动化流程企业应该利用信息技术实现流程的自动化,减少重复性的工作和人为的错误。
通过引入自动化流程,可以提高工作效率,降低成本,提升客户体验。
2. 数据驱动的流程随着数字化转型,企业可以通过数据分析来优化流程。
企业应该收集和分析各个环节的数据,找出流程中的瓶颈和问题,并根据数据的指引进行流程的调整和改进。
3. 敏捷的流程设计数字化时代变化快速,企业需要敏捷地适应市场和客户需求的变化。
数字化转型组织架构示例

数字化转型组织架构示例随着数字技术的飞速发展,企业为了保持竞争力和满足市场需求,必须进行数字化转型。
为了有效地推动这一转型过程,企业需要构建一个高效、灵活的组织架构。
以下是一个数字化转型组织架构的示例,包括各关键部门及其职能。
1. 战略规划与决策层战略规划与决策层是数字化转型的核心,负责制定企业的数字化转型战略、确定目标、分配资源和监督实施过程。
该层通常由公司的高层领导组成,他们具备丰富的行业经验和战略眼光,确保转型战略与公司整体战略相一致。
2. 数据治理与分析中心数据治理与分析中心负责数据的管理、整合和分析工作。
该中心建立数据治理体系,确保数据的准确性、完整性和安全性。
同时,通过数据分析,发现业务机会、优化产品设计和提升运营效率。
3. 技术研发与创新团队技术研发与创新团队是数字化转型的关键力量,负责研发新技术、优化现有技术和创新解决方案。
团队成员具备深厚的技术背景和创新能力,能够快速响应市场变化和客户需求。
4. 业务流程优化小组业务流程优化小组专注于分析现有业务流程,发现瓶颈和改进空间,提出优化建议并推动实施。
通过数字化转型,实现业务流程的自动化、智能化和高效化,提升企业整体运营效率。
5. 用户体验与界面设计用户体验与界面设计团队关注产品的用户体验,从用户角度出发,设计简洁、直观、易用的产品界面。
团队成员具备设计思维和用户研究能力,能够不断优化产品体验,满足用户需求。
6. 安全保障与风险管理安全保障与风险管理团队负责数字化转型过程中的安全保障和风险管理工作。
团队负责建立和完善安全体系,监测和应对潜在的安全威胁和风险,确保数字化转型过程的安全稳定。
7. 协作沟通与培训部协作沟通与培训部负责促进组织内部的沟通协作,推动数字化转型过程中的知识共享和经验交流。
同时,该部门还负责开展员工培训和发展项目,提升员工的数字化技能和能力。
8. 绩效监测与评估组绩效监测与评估组负责监测和评估数字化转型的绩效和成果。
2023年数字化转型企业架构设计企业战略规划方案:业务架构、应用架构、数据架构、技术架构

分解
二级业务分类
分解
支撑
业务能力
业务服务
由..实现,支撑
数据域
包含
数据主题
包含
概念实体
包含
逻辑实体
包含
属性
由..实现 由..实现
数据架构
通过..承载
关联
使用
业务规则
使用
业务对象/BI
包含
企业级价值流
由..实现
专业级流程
由..实现
操作级流程 由..度量
由..组成
业务步骤
中心
包含
服务库
包含
一级服务分类
包含
及其关系的一套整体组件规范
AA描述了各种用于支持业务架 构并对数据架构所定义的各种
实现 数据进行处理的应用功能
技术架构 (TA)
TA代表了各种可以从市场或组织内部获得 的软件和硬件组件
正确的做事
• 数据服务 • IT服务 • IT产品 • IT平台
企业架构内容分层
架构交付件
Deliverable
Deliverable Deliverable
描述企业架构设计的步骤,各步的输入和输出, 设计过程中重要考量点,包括总体架构设计方法 和系统架构设计方法。
TOGAF 领域驱动设计(DDD)
企业架构
描述企业架构管控的模式、组织、流程、标准规
/
管控方法
范和评估机制。
注:红色为本次新融入方法
目录
01 企业架构现状分析 02 企业架构内容框架 03 企业架构设计方法 04 附件
应用、平台、基础设施全面云化,并沉淀企业公共能力,实现各业务场景灵活 调用和共享,形成良性循环 安全体系遵从“三法三条例”,将安全融入到业务和IT系统,数据安全分层分 级,基础设施自主可控。
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智慧企业架构框架:为企业数字化转型“奠基”作为原子级框架,EAF聚焦组织的功能、流程、管理和规则等的信息化,满足了业务流程和管理信息化的要求,诞生了支撑主干业务流程的ERP、PLM、CRM、EAM、MES、BI、PM、办公平台和架构工具ARIS等软件包,以及企业架构规划的方法论。
数字化企业的演进经历三个主要阶段:上世纪七八十年代是复杂计算时代,以主机为主解决的是复杂计算问题;九十年代是信息化时代,解决业务管理的信息处理和决策问题;本世纪初是互联网时代,解决了人与人的交流、沟通和电子商务等跨地域的问题。
在进入21世纪的10年代,德国、美国、中国等国家相继提出工业4.0,工业互联网和制造2025等国家战略,宣告即将进入智慧时代,其初级阶段是最近几年的数字化时代和共享时代,将解决行为数字化问题,智能决策等问题,未来将进入高阶阶段,即智慧时代。
这种演进需要我们重构企业架构,为此,我们提出智慧企业架构框架SEAF v1.0,本文将阐述三个方面的内容:首先是构建智慧情景模型,它是构建智慧企业架构框架的思想和灵魂,回答Why的问题;其次是智慧企业架构框架,即SEAF v1.0的主要组件,回答What的问题;最后是智慧企业架构规划指导,即如何基于SEAF v1.0规划智慧企业架构,回答How的问题。
构建智慧情景模型在数字化和共享经济时代,政府和企业基于战略诉求聚焦云计算、物联网和大数据,全面向数字化转型,要从关注功能向聚焦人、事、物等行为转变,就必须对人、事、物等行为数字化进行重新建模和架构。
我们需要回答3个问题?1) 企业数字化如何向人的行为转变?2) 企业数字化如何向物的行为转变?3) 企业数字化如何向事的行为转变?为了回答这三个转变,构建了智慧情景模型(Smart Contextual Model 简称SCM),又称上下文关联模型,如图1所示。
该模型的核心是通过数字底盘和全连接等两大关键技术支撑人、事、物的三个数字化,其内涵如下:1. 三个数字化(1)人的数字化a、在信息化时代,主要关注人对事务(业务流)和物(使用)的操作结果。
b、在数字化时代,人有多面性,其行为也有多空间性:包括企业空间行为,虚拟空间行为,公共空间行为,私密空间行为。
因此,需要聚焦个体在不同空间的体验和行为,人的数字化就是向人的行为数字化转变。
c、人作为企业/组织的成员,其行为与企业/组织的治理、使命、文化和能力相一致。
尤其是管理者要具备数字化领导力,即领导要数字化,从思想、观念、行为、技能等要做好准备,完成数字化领导力转型。
IDC研究提出33%领导层要有技术领导经验。
数字化聚焦人在不同空间的行为和结果,建立时间、空间、事务、实物等关系,进而对行为进行分析,来改进业务流、产品和业务/应用系统,为企业/组织提高效率和创造价值。
(2)物的数字化a、在信息化时代,我们主要关注对物的管理能力,关注物的外在特征,几乎不关注物的内在运行行为和对外界的感知。
b、在数字化/智慧时代,工业4.0提出了CPS,要求物(包括动物、植物、设备、工具、生产装备、物流装备)对外界全面感知,对内运行行为全面数字化,对物的知化和智慧化要求对物的内在行为和外界感知进行重新全面建模。
c、同时建立物与人、业务等行为的关联关系,以及与时间和空间的关联关系,实现万物互联和集成,实现协同,进而进行大数据分析,发现万物的行为关联关系,改进政治、经济、社会、教育和医疗卫生。
(3)事的数字化a、信息化时代,主要实现了业务功能的数据化和信息化,关注业务过程创造价值的业务结果。
b、践行以客户为中心,需要对业务流程进行重构,将流程与组织结构解耦,从以部门为核心的流程要向基于角色的流程转变,既要关注端到端创造的价值,也要关注创造价值的端到端过程,即发生的时间、地点、物、人等的关系。
2. 两大关键技术基于服务化对业务流程进行重新编排,从功能化、标准化、服务化、向自动化和智能化迈进,进而对业务流的结果和行为进行分析,实现端到端数据共享和打破数据壁垒,改进业务创造价值的过程,提升端到端的效率和客户满意度,推动商业模式和业务创新,实现运营模式转型。
(1)关键技术1——数据底盘企业/组织必须做好数据底盘,包括数据治理、大数据治理、数据架构(包括数据资产、数据模型、数据标准、数据分布)、数据质量、数据获取/采集和数据价值分析和应用等,只有这样,数字化才能驱动商业模式创新、管理创新、业务创新、产品创新和技术创新,进而推动企业转型。
数据作为人、事、物等产生的结果,其升华过程是数字、数据、信息、知识、智慧。
这些企业数据又分成两类,即结构化数据和非结构数据,而非结构化数据又分为重复型和非重复型。
移动互联和物联网环境将产生海量的数据,在事务和决策中如何应用数据,就需要对其进行数据建模、行为建模,通过构建架构和关系,构建以数据为中心的平台,进行智能分析,挖掘价值。
在数字化不同阶段,模型分三类:其一,以实体和关系为中心构建实体关系模型,满足OLTP 实现业务逻辑要求。
当然数字化时代,在关注实体的同时,也必要将行为纳入。
其二,以事实为中心构建维度模型,满足业务智能分析要求,但要能深度钻取到发生的行为。
其三,基于大数据的4V特征,以行为为中心构建行为关联模型,满足大数据产生和价值挖掘需求,将数据、事实、维度、行为进行统一建模。
(2)关键技术2——全连接技术实现数字化的技术分三大类,包括智能装备、ICT硬件和软件。
智能装备包括传感、CPS、IoT等,要求对装备智能化,实现互联;ICT硬件包括三大类,即智能终端、连接和传输技术、云计算和存储技术。
软件分6层,包括嵌入层、边缘计算层、业务服务层、分析服务层、平台服务层、资源层等。
ICT硬件白盒化和硬软件化是趋势,软件将定义一切SDX,软件是数字化时代的核心,包括采集、获取、传输、处理、分发、计算、存储、分析、学习等算法软件,必须解决基于数据的快速、及时、准确、自动、智能、海量等核心问题。
连接技术将人、事、物等互联,催生的互联网,移动互联,物联网,人联网等最终实现智能互联网。
二、智慧企业架构框架SCM模型勾勒出了全面数字化的情景模型。
显然,信息化阶段的企业架构框架分5W1H等6个域(包括应用、数据、技术、时间、人、组织动机)不能完整表达SCM所覆盖的情景,因此需要基于SCM重构EA框架。
在企业全面数字化情景下,需要聚焦新的业务模式、人的行为、物的行为、时间、空间和互联互通。
因此,在原EA框架下,增加业务流程、物、集成等三个域,并丰富数据、应用、时间、人、动机等领域,并提出由9个域组成的满足全连接和数字化的扩展型EA(7W2H)框架,命名为智慧企业架构框架(简称SEAF,Smart EA Framework),如图2所示。
架构层上分4层,上下文关联模型、概念模型、逻辑模型、物理模型,每个域的架构层次组件在不能层次用不同模型来表示,对9个域的架构分别概括性阐述如下:1. 业务流程域业务流程是业务战略的承载体,是业务能力的端到端呈现,是业务模式的业务设计,是业务管控的运作机制,是创造价值的过程,当然,也是信息化/数字化的核心对象。
因此,流程必须以客户为中心、基于角色、聚焦业务价值、架构化,聚焦流程的组织和业务行为。
以客户为中心为核心理念:就是要树立以服务为核心的服务型流程文化,需要改变以部门或职能为中心的落后的业务流程设计思想。
建立去职能化,以服务和角色为中心的流程设计理念,聚焦有效性和效率,即聚焦创造价值,而不是聚焦职能划分和权利。
分层分级的结构化思路:建立企业完整的业务流程架构和端到端集成的主干流程,基于流程架构建立流程责任机制。
坚持主干简洁和稳定,末端灵活和标准兼顾的业务流程架构思路,按照价值创造过程拉通主干流程,实现端到端或客户到客户的集成,并基于业务场景重构业务流程视图,实现业务流程的灵活编排,满足业务变化和灵活性要求,提升端到端流程的效率。
业务行为融于业务流程:业务发生的质量、内控、授权、行权、监控、时间、地点、服务等行为要融于流程,基于业务管控要求,承载授权体系,业务流程要支撑组织/人的行为的可追溯性和可视性。
2. 业务应用域业务应用首先来自与业务流程架构,是业务流程/业务能力的功能化,是业务的IT实现。
将业务流程的能力/活动抽象成最小应用功能,再基于端到端业务、业务边界、数据关联性、安全性等要素,将应用功能抽象成应用功能组,再规划成业务应用平台,并建立应用集成关系,以及基于应用的数据流视图。
3. 数据域在信息化阶段,基于业务流程输入输出的业务项(BusinessItem)构建数据模型,聚焦主数据、业务交易数据、业务规则、参考数据等结构化数据和之间的关系,以及基于经营指标、管理指标、业务流程绩效指标等管理决策数据构建的维度模型。
在数字化或智能化阶段,以对象及其行为为中心,需要基于业务行为、人的行为、物的行为构建行为模型,聚焦非结构数据(重复型和非重复型)和结构化数据建立人、事和物之间的关联关系,建立基于场景和行为的趋势分析、相关分析、关联分析、故障、质量、客户流失、用户忠诚度、用户习惯、病情监控、情绪分析、索赔、欺诈、违规、位置服务、生物识别等大数据分析模型。
4. 集成域除了流程、应用、数据和服务等相互集成外,数字化转型还需基于业务链、产业链、智能制造等垂直集成、水平集成和端到端集成,实现数据共享。
以及以人、事和物为中心的数据聚集的业务模型和数据模型集成。
5. 技术域通信和信息技术的共享性、通用性、连接性、体验性、平台性以及规模性等特征,要求规划和制定企业级的技术框架ETF,包括策略、技术架构、技术标准、技术规范、API、参考模型等,并基于技术框架构建企业级的网络平台、云计算/存储平台、IoT平台、数据平台、异构集成平台、统一接入平台、应用平台、门户平台等共享技术平台,同时要基于云管端和数据构建安全平台,通过平台化技术战略支撑业务一体化战略和快速响应全球化的灵活性策略。
6. 时间域时间是信息化和数字化的特殊数据,随着业务管理的精细度不同,IT应用在不同阶段关注和管理的时间也不同,对后续的分析和应用方式影响很大。
在信息化阶段,业务流程设计只重视关键业务事件发生的时间点,管理应用系统也只管理了业务流上一些关键时间,比如创建、修改、签单、交付、下单、可获得、发货、退货、开票、审批、产品发布、产品退市等,一般应用于监控和经营、效率指标的统计和分析。
在数字化阶段,需要进行大数据分析,挖掘数据的时间和趋势价值,以前管理的时间点远远不能满足精细化管理和分析要求。
需要关注人在不同空间(企业、虚拟、公共)的行为和关联行为,比如企业空间的体验、停留、兴趣、位置;虚拟空间的体验、停留、兴趣、位置、言行等;社会空间的位置、活动、位移轨迹等行为。